function [decoded_bits] = viterbi_decode(received_bits, trellis) % received_bits: 接收到的码字 % trellis: 分组卷积码的状态转移矩阵 num_states = size(trellis.nextStates, 1); % 状态数 num_inputs = size(trellis.outputs, 2); % 输入数 % 初始化变量 survivor_paths = zeros(num_states, length(received_bits)); survivor_metrics = Inf(num_states, 1); survivor_metrics(1) = 0; % 逐个处理接收到的码元 for i = 1:length(received_bits) input = received_bits(i) + 1; % 码元作为输入，加1为了将0/1转换为1/2 for j = 1:num_states prev_states = trellis.nextStates(j, :); % 所有前一状态 prev_metrics = survivor_metrics(prev_states); % 所有前一状态的路径度量 branch_metrics = trellis.outputs(j, input); % 转移分支度量 path_metrics = prev_metrics + branch_metrics; % 路径度量 [min_metric, min_state] = min(path_metrics); % 最小度量和对应的前一状态 survivor_paths(j, 1:i-1) = survivor_paths(prev_states(min_state), 1:i-1); % 拷贝最优路径 survivor_paths(j, i) = j-1; % 记录当前状态 survivor_metrics(j) = min_metric; % 更新路径度量 end end % 回溯找到最优路径 final_metric = survivor_metrics(1); final_state = 1; for i = 2:num_states if survivor_metrics(i) < final_metric final_metric = survivor_metrics(i); final_state = i; end end decoded_bits = zeros(1, length(received_bits)/2); for i = length(received_bits)/2:-1:1 decoded_bits(i) = trellis.outputs(final_state, received_bits(2*i-1:2*i)+1) == 2; final_state = survivor_paths(final_state, i); end中报错

这个错误通常表示在"viterbi_decode"函数中出现了问题，导致无法正确处理输入参数或执行某些操作。这个问题可能有多种原因，例如：

1. 输入参数"received_bits"不是函数期望的类型或格式。请确保"received_bits"参数是一个正确格式的输入，满足"viterbi_decode"函数的要求。

2. 输入参数"trellis"不是函数期望的类型或格式。请确保"trellis"参数是一个正确格式的输入，满足"viterbi_decode"函数的要求。

3. 在函数执行时，某些变量的值可能出现了非法情况，例如NaN或Inf。请检查一下代码，看是否存在这样的情况。

4. 函数中可能存在某些语法错误，导致无法正确处理输入参数或执行某些操作。你可以检查一下该函数的代码，看是否存在语法错误。

你可以针对以上原因逐一排查，或者提供更多的上下文信息和报错信息，以便更好地确定问题的原因和解决方案。

相关问题

function decoded_str = decode(encoded_str, symbol, code) decoded_str = ''; current_code = ''; for i = 1:length(encoded_str) current_code = strcat(current_code, encoded_str(i)); match = strcmp(current_code, code); if any(match) symbol_index = find(match); decoded_str = strcat(decoded_str, symbol(symbol_index)); current_code = ''; end end end

这是一个 MATLAB 的函数，用于根据给定的编码和编码表解码字符串。

函数的输入参数为三个：

- `encoded_str`：待解码的字符串，是由编码表中的字符编码而来的。
- `symbol`：编码表中的字符集合。
- `code`：编码表中各字符的编码集合。

函数的输出为解码后的字符串。

函数主体部分的作用是：将 `encoded_str` 逐个字符与 `current_code` 拼接，并查找是否有与之匹配的编码。如果找到匹配的编码，就将其对应的字符加入到 `decoded_str` 中，并将 `current_code` 置空。

具体的操作可以分为以下几步：

1. 初始化 `decoded_str` 和 `current_code` 为空字符串。
2. 遍历 `encoded_str` 的每个字符，将其拼接到 `current_code` 后面。
3. 查找 `current_code` 是否与 `code` 中的某个编码相匹配。如果匹配，就找到其对应的字符加入到 `decoded_str` 中，并将 `current_code` 置空。
4. 最后返回 `decoded_str`。

这个函数的作用是解码一个经过编码的字符串，将其还原为原来的字符串。它的实现原理与哈夫曼编码、Shannon-Fano编码等压缩算法的解压缩过程类似。

def decode(decoder, decoder_hidden, encoder_outputs, voc, max_length=MAX_LENGTH): decoder_input = torch.LongTensor([[SOS_token]]) decoder_input = decoder_input.to(device) decoded_words = [] decoder_attentions = torch.zeros(max_length, max_length) # TODO: or (MAX_LEN+1, MAX_LEN+1) for di in range(max_length): # decoder_output, decoder_hidden, decoder_attn = decoder(decoder_input, decoder_hidden, encoder_outputs) decoder_output, decoder_hidden = decoder(decoder_input, decoder_hidden, encoder_outputs) _, topi = decoder_output.topk(3) # 目的是什么？ ni = topi[0][0] if ni == EOS_token: decoded_words.append('<EOS>') break else: decoded_words.append(voc.index2word[ni.item()]) decoder_input = torch.LongTensor([[ni]]) decoder_input = decoder_input.to(device) return decoded_words, decoder_attentions[:di + 1]

这段代码实现了一个解码函数 `decode`，用于在序列到序列模型中生成输出序列。下面是对该函数的解释：

- `decode` 函数接受以下参数：
- `decoder`：解码器模型
- `decoder_hidden`：解码器的初始隐藏状态
- `encoder_outputs`：编码器的输出
- `voc`：词汇表对象，用于将索引转换为单词
- `max_length`：生成序列的最大长度，默认为预定义的最大长度 `MAX_LENGTH`

- 首先，创建一个张量 `decoder_input`，其中只包含起始标记 SOS_token。
- 将 `decoder_input` 移动到适当的设备上。

- 创建两个空列表 `decoded_words` 和 `decoder_attentions`，用于存储解码后的单词和注意力权重。

- 使用一个循环来生成序列。在每个时间步中，执行以下操作：
- 使用解码器模型、隐藏状态和编码器的输出计算解码器的输出和下一个隐藏状态。
- 从解码器的输出中选择前三个最高值作为候选词的索引。
- 选择候选词中的第一个作为当前时间步的输出。
- 如果当前时间步的输出为 EOS_token，表示已经生成了结束标记，将 '<EOS>' 添加到 `decoded_words` 中并终止循环。
- 否则，将当前时间步的输出对应的单词添加到 `decoded_words` 中。

- 在生成完整的序列后，返回 `decoded_words` 和注意力权重 `decoder_attentions`。

这段代码使用了一个循环来逐步生成输出序列，并且在每个时间步只生成一个单词。生成的序列可以通过 `decoded_words` 获取，注意力权重可以通过 `decoder_attentions` 获取。

希望以上解释对您有帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。